本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
MongoDB使用BSON进行数据的存储，BSON是JSON的二进制表现形式，支持比JSON更多的数据类型。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
1. 下载MongoDB http://downloads.mongodb.org/win32/mongodb-win32-i386-3.2.12.zip
这个问题我们可以从两个角度去解答。一个是100G的数据量用MySQL和MongoDB在存读取上有什么区别，另一个是数据本身的结构和你要进行的应用来考虑使用哪种数据库比较方便。
分片是什么？分片就是将数据存储在多个机器上。当数据集超过单台服务器的容量，服务器的内存，磁盘IO都会有问题，即超过单台服务器的性能瓶颈。此时有两种解决方案，垂直扩展和水平扩展（分片）。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本文将您详细介绍如何将数据写入 MongoDB。 前置准备 创建流计算 Oceanus 集群 进入 Oceanus 控制台 [1]，点击左侧【集群管理】，点击
自己的小项目在使用mongodb后，会发现mongodb比起mysql是如此的简单，不用提前生成数据模型，支持ttl索引，并且每次存的数据都是一个json文档，只需要保证格式正确，可以任意的增加字段。十分方便开发小项目使用，特别当听说4.2版本后，mongodb可以支持事务，对它的喜爱又更加了一分。
上一章节我们主要讲解了MongoDB数据仓储和工作单元模式的封装，这一章节主要讲的是MongoDB用户管理相关操作实操。如：获取所有用户信息、获取用户分页数据、通过用户ID获取对应用户信息、添加用户信息、事务添加用户信息、用户信息修改、用户信息删除等实战教程。
我们使用 MySQL 等关系型数据库时，主键都是设置成自增的。 但在分布式环境下，尤其是在分库分表以后，单纯的自增主键会产生冲突，需要考虑如何生成唯一 ID。 这一点上，mongodb 预先考虑到并采取措施保证了分布式环境中生成的 id 的唯一性。 那么，mongodb 是如何做的呢？这么做有什么好处，又有什么不足呢？本文我们就来介绍一下。
【编者按】本文摘录自Appboy联合创始人兼CIO Jon Hyman在MongoDB World 2015上的演讲。Appboy正在过手机等新兴渠道尝试一种新的方法，让机构可以与顾客建立更好的关系，可以说是市场自动化产业的一个前沿探索者。在移动端探索上，该公司已经取得了一定的成功，知名产品有iHeartMedia、PicsArt、Etsy、Samsung、Urban Outfitters等。本文主要包括Statistical Analysis、Multivariate Testing and Rate L
---- 在了解分片集群之前，务必要先了解复制集技术！ ---- 1.1 MongoDB复制集简介 一组Mongodb复制集，就是一组mongod进程，这些进程维护同一个数据集合。复制集提供了数据冗余和高等级的可靠性，这是生产部署的基础。 1.1.1 复制集的目的 保证数据在生产部署时的冗余和可靠性，通过在不同的机器上保存副本来保证数据的不会因为单点损坏而丢失。能够随时应对数据丢失、机器损坏带来的风险。 换一句话来说，还能提高读取能力，用户的读取服务器和写入服务器在不同的地方，而且，由不同的
文件自动 存放在这个目录下：C:\Program Files\MongoDB\Server\3.4\bin （我用的win7）
在评估数据库系统的价值的时候，一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库，也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中，反之亦然。
RESTful架构，REST的名称”表现层状态转化”。就是目前最流行的一种互联网软件架构。它结构清晰、符合标准、易 于理解、扩展方便，所以正得到越来越多网站的采用。
服务化、分布式已成为当下系统开发的首选，高并发操作在数据存储时，需要一套id生成器服务，来保证分布式情况下全局唯一性，以确保系统的订单创建、交易支付等场景下数据的唯一性，否则将造成不可估量的损失。
到时候想通过 $type 来指定某个数据类型的时候可以用序号，而不用敲完整的字符串
在分布式系统中，有一些场景需要使用全局唯一 ID ，可以和业务场景有关，比如支付流水号，也可以和业务场景无关，比如分库分表后需要有一个全局唯一 ID，或者用作事务版本号、分布式链路追踪等等，好的全局唯一 ID 需要具备这些特点：
//字符型，存储数据常用的数据类型。在 MongoDB 中，UTF-8 编码的字符串才是合法的
在MongoDB数据库中名字空间 .system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)，如下:
MongoDB的文档类似于JSON，JSON是一种简单的额表示数据的方式，仅包含6种数据类型，分别是：null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
使用mongo –nodb选项启动mongo shell，启动shell但是不连接到任何mongod
MongoDB的文档类似于JSON，JSON是一种简单的表示数据的方式，仅包含6种数据类型，分别是：null、布尔、数字、字符串、数组和对象。
JSON是一种简单的数据表示方式，它易于理解、易于解析、易于记忆。但从另一方面来说，因为只有null、布尔、数字、字符串、数组和对象这几种数据类型，所以JSON有一定局限性。例如，JSON没有日期类型，JSON只有一种数字类型，无法区分浮点数和整数，更别说区分32为和64位数字了。再者，JSON无法表示其他一些通用类型，如正则表达式或函数。
索引支持在MongoDB中高效地执行查询。如果没有索引，MongoDB必须执行全集合扫描，即扫描集合中的每个文档，以选择与查询语句匹配的文档。这种扫描全集合的查询效率是非常低的，特别在处理大量的数据时，查询可以要花费几十秒甚至几分钟，这对网站的性能是非常致命的。
在集群高并发环境下，要保证分布式唯一全局ID的生成，是一个很重要的问题。传统的方式如自增、UUID 等方法在分布式环境下容易出现问题，因此需要采用特殊的方案来解决。
主键，不可重复，自带索引，可以在定义的列名上标注，需要自己生成并维护不重复的约束。如果自己不设置@Id主键，mongo会自动生成一个唯一主键，并且插入时效率远高于自己设置主键。原因可参考上一篇mongo和mysql的性能对比。 在实际业务中不建议自己设置主键，应交给mongo自己生成，自己可以设置一个业务id，如int型字段，用自己设置的业务id来维护相关联的表。
索引的重要性在数据库中是不言而喻的，mysql 中使用了 B+ 数来当做索引的数据结构，为 mysql 性能提升做了很大的贡献，那么在 mongoDB 中又使用了什么数据结构呢？今天就和大家聊聊 mongoDB 的索引
在MongoDB数据库中名字空间 <dbname>.system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)，如下:
有了Mock，前后端人员只需要定义好接口文档就可以开始并行工作，互不影响，只在最后的联调阶段往来；后端与后端之间如果有接口耦合，也同样能被Mock解决；测试过程中如果遇到依赖接口没有准备好，同样可以借助Mock；不会出现一个团队等待另一个团队的情况。这样的话，开发自测阶段就可以及早开展，从而发现缺陷的时机也提前了，有利于整个产品质量以及进度的保证。
数据集设计模式，MongoDB在官方文档https://docs.mongodb.com/ecosystem/ 中的use cases部分提供了详细的参考内容。
RESTful架构，REST的名称"表现层状态转化"。就是目前最流行的一种互联网软件架构。它结构清晰、符合标准、易 于理解、扩展方便，所以正得到越来越多网站的采用。
启动mongodb：在安装的mongodb的文件夹下的bin目录打开cmd输入mongo，即可启动mongodb，cmd窗口关闭或者按ctrl+c即可退出mongodb
一个MongoDB可以建立多个数据库，MongoDB默认数据库为"db"，该数据库存储在data目录中。
点击下方公众号关注并分享,获取 MongoDB 最新资讯！ 1 业务背景 QQ 小世界最主要的四个 Feed 场景有：基于推荐流的广场页、个人主页，被动消息列表以及基于关注流的关注页。 最新 Feed 云架构由腾讯老 Feeds 云重构而来，老 Feeds 云存在如下问题： 性能问题 老系统读写性能差，通过调研测试确认 MongoDB 读写性能好，同时支持更多查询功能。老系统无法像 MongoDB 一样支持字段过滤（ Feed 权限过滤等），字段排序（个人主页赞排序等），事务等。 数据一致性问题 老系统采
在我们后端开发中，必不可少的是接口的交接，有很多种方式，常见的就是swagger，不过这个侵入性太强了。还有就是接口文档的框架，比如今天小编带大家一起搭建的yapi，在公司还是挺常见的！ 今天小编就大家从搭建到使用，详细的教学一波哈！！
MongoDB是一个开源、高性能、无模式的文档型数据库，当初的设计就是用于简化开发和方便扩展，是NoSQL数据库产品中的一种。是最 像关系型数据库（MySQL）的非关系型数据库。 它支持的数据结构非常松散，是一种类似于 JSON 的 格式叫BSON。我们完全可以以JSON理解。
线上某业务，频繁出现IOPS 使用率100%的（每秒4000IOPS）现象，每次持续接近1个小时，从慢请求的日志发现是一个 getMore 请求耗时1个小时，导致IOPS高；深入调查之后，最终发现竟是一个索引选择的问题。
MongoDB的引用式数据模型是一种将数据拆分为多个文档的方法，用于管理大量数据或需要频繁更新的数据。引用式数据模型使用一个文档来引用另一个文档，而不是将所有数据存储在单个文档中。
1、前言 和关系型数据库一样，MongoDB的索引可以提高查询执行效率。索引就好比书中的目录，可以快速定位书中某一页。适当的索引查询，优化器可以快速地返回结果集。 2、MongoDB支持的索引类型 在MongoDB主要支持以下几种索引类型： ·单列索引 ·复合索引 ·多键索引 ·全文索引 ·地理空间索引 ·哈希索引 2.1 单列索引 在MongoDB中，每个集合都会默认创建一个唯一索引列”_id”，”_id”列是最基本的单列索引。 创建单列索引可以使用以下语法： db.collection.cre
文档（document）是MongoDB中数据的基本存储单元，非常类似与关系型数据库管理系统中的行，当更有表现力。
MongoDB的单个实例可以容纳多个独立的数据库，每一个都有自己的集合和权限，不同的数据库也放置在不同的文件中。
本文主要介绍如何在Linux Ubuntu系统快速部署MongoDB，并结合cpolar内网穿透工具实现公网远程访问本地数据库。
摘要：本文整理自 XTransfer 资深 Java 开发工程师、Flink CDC Maintainer 孙家宝在 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括：
MongoDb中集合概念就是关系型数据库中的表，本文讨论的内容主要集中在MongoDb数据库库设计集合时关键原则和常见的设计误区。
上一章节中，我们详细介绍了在典型的三节点复制集环境中搭建MongoDB的步骤和注意事项。从准备配置文件到启动MongoDB进程，我们一步步指导读者完成了环境的设置。在本章节中，我们将进一步深入，重点讲解如何进行复制集的配置和安全验证，以及连接方式的选择。通过学习这些内容，读者将能够更好地理解和应用MongoDB的复制集功能，确保数据的可靠性和安全性。
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